第五期（2022-2023）传统行业云原生技术落地调研报告——央国企篇

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原创最新推荐文章于 2026-11-11 19:25:16 发布 325 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Kubernetes容器编排与云原生部署实战本文系统阐述云原生与Kubernetes的核心理念，从物理机到云原生的四次演进出发，解析容器化、不可变基础设施、声明式编排与可观测性的技术支柱。深入剖析Kubernetes的控制循环、核心组件架构及工作节点协同机制，结合真实场景提供部署、发布与排障实战指南，助力读者实现应用的可复现、可回滚与高可用管理。阅读详情

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随着国务院国资委印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，开启了国有企业数字化转型的新篇章。大型央、国企纷纷顺应趋势，加速云化布局，将数字化转型工作定位为“十四五”时期重点任务。同时，越来越多的企业通过云原生技术推动IT变革，驱动业务创新发展，促进企业自身以及产业生态的转型升级。

因此，灵雀云联合云原生技术实践联盟（CNBPA）以及行业头部技术厂商XSKY星辰天合，共同发起了《第五期（2022-2023）传统行业云原生技术落地调研——央国企篇》，将继续以聚焦行业的形式，深入探讨云原生技术对央国企带来的冲击与变革。

本期调研延续了2018年以来此系列调研的研究方法，以央国企高度关注的容器、微服务、DevOps、平台工程、云原生网络、云原生存储等技术为切入点，全面探讨云原生在央国企的落地情况和未来工作重点。

调研期间，共计收到了399 份有效调研问卷，覆盖金融、电力能源、电信、汽车、制造、物流交通、房地产、零售等不同细分领域和大中小不同规模的企业。希望本调研报告能为央国企云原生转型提供参考，帮助各行各业重塑现代化基础设施，加速推动数字化转型的“最后一公里”。

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调研结果

01 IT预算收紧，云原生凭借在降本增效方面的显著优势仍被列为重点投入之一

央国企在今年的IT投入上普遍持谨慎态度，调研数据显示，IT预算在1000万以下的占比最高，达到了67.67%。虽然数字化转型通常需要持续的大规模投资，但在这个不稳定的市场中，央国企CIO们必须理性对待IT支出。尽管央国企的今年IT投入有限，但在人工智能和云原生领域的支出依然占据着IT预算的重要位置，这实际上是为更长远的降本增效做准备，为未来的业务增长奠定基础。

02 一体化全栈云原生平台更受央国企青睐

调研显示，受访企业对于云原生建设的关注点涵盖了应用架构、基础设施、数据服务、开发交付、存储和网络等多个领域，而构建开箱即用、自主可控的一体化全栈云原生平台更适合央国企的数字化转型策略，可以在全栈层面上提供更加全面、高效和安全的解决方案，实现统一管理和集成，提供统一监控和日志，帮助企业更好地应对复杂的应用程序开发和运维挑战，提高业务的竞争力和创新能力。

03 央国企传统业务与新兴业务并存，IT呈双态趋势

调研数据显示，央国企应用更新频率分布多样化，IT呈现双态趋势，稳态业务与敏态业务将在企业中长期并存。在业务多样化发展的今天，央国企需要一种更为智能、灵活的IT架构，同时兼顾敏态IT和稳态IT，而云原生技术正是应对上述挑战的最佳实现路径。

04 超半数受访企业采用基于双栈IT的融合架构

调研显示，51.88%的受访企业同时采用了arm和x86两种架构。采用“一云多芯，分层解耦“的双栈IT融合架构，成为了央国企实现信创国产化的最佳过渡路径。企业在进行数字化转型规划时，需要提前考虑多样基础设施和硬件的统一管理。云原生技术的出现，可以实现由一个平台统一管理所有基础设施，屏蔽底层基础设施的差异，实现“一云多芯”的统一纳管，不仅能够保障IT系统的稳定性、安全性、可用性，还能够提升弹性、灵活性和性能，为企业带来比传统虚拟化技术更为卓越的技术回报。

05 平台工程已成为最受央国企关注的云原生新兴方向

作为DevOps的落地新趋势——平台工程已经成为央国企当前最关注的云原生新兴方向，占比高达27.24%。央国企对平台工程的高度关注也与全球行业趋势相吻合。据国际权威咨询分析机构Gartner预测，到2026年，80%的软件工程组织将建立平台团队，为应用交付提供可重用的服务、组件和工具。通过建立平台工程团队，央国企可以更好地推动应用交付过程的自动化和标准化，实现自服务交付，提高开发和交付效率，降低错误率，并为不同部门和项目提供一致的开发环境和资源。这将有助于企业在数字化转型中实现更高效的创新和卓越的业务成果。

06 传统存储架构依然是传统行业主要使用的数据存储类型

接近半数央国企仍然选择使用传统架构存储，但是分布式架构和软件定义的占比已经不容忽视，虽然普遍数据年增长量不足 20TB，但仍然有接近 20% 的企业超过 100TB 增涨，还是很可观的，大量的数据仍然集中在备份和文件场景，总体看来央国企对存储的使用和数据的类型仍然是传统方式和类别，未来向数据智能化转变还有很大的增长空间。